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王小川 著

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出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512412026

商品编码：11554169889

包装：平装

出版时间：2013-08-01

基本信息

书名：MATLAB神经网络43个案例分析

：48.00元

作者：王小川

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2013-08-01

ISBN：9787512412026

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：大16开

商品重量：0.722kg

编辑推荐

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《MATLAB神经网络43个案例分析》详细论述了在MATLAB环境下如何实现神经网络，包括了常用的神经网络及相关理论，以及各种优化算法与神经网络的结合。考虑到MATLABR2012b版本中神经网络工具箱作了更新，本书也新增了神经网络并行运算、定制神经网络、神经网络高效编程等章节，非常适合中高级神经网络研究人员参考。
　　作为众多宣讲MATLAB家族产品丛书中的一个系列，该书的**特点是接地气，实用性强。四位作者都是长期活跃在MATLAB技术论坛的版主，每天都会在线解答MATLAB特别是针对神经网络的问题，积累了丰富的使用经验。本书所举例的43个案例，部分来源于各大公司、院校的科研课题，也有一部分来源于MATLAB技术论坛的会员提问。这些案例代表了神经网络在各个领域的相关应用，读者可以根据自己研究问题的需要，**时间找到适合自己学习的神经网络章节，进行阅读。

内容提要

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　　《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。
　　本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，本书还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
　　使用本书时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。本书程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
　　本书可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。

目录

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第1章　BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
1.1　案例背景
1.1.1　BP神经网络概述
1.1.2　语音特征信号识别
1.2　模型建立
1.3　MATLAB实现
1.3.1　归一化方法及MATLAB函数
1.3.2　数据选择和归一化
1.3.3　BP神经网络结构初始化
1.3.4　BP神经网络训练
1.3.5　BP神经网络分类
1.3.6　结果分析
1.4　案例扩展
1.4.1　隐含层节点数
1.4.2　附加动量方法
1.4.3　变学习率学习算法
参考文献
第2章　BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
2.1　案例背景
2.2　模型建立
2.3　MATLAB实现
2.3.1　BP神经网络工具箱函数
2.3.2　数据选择和归一化
2.3.3　BP神经网络训练
2.3.4　BP神经网络预测
2.3.5　结果分析
2.4　案例扩展
2.4.1　多隐含层BP神经网络
2.4.2　隐含层节点数
2.4.3　训练数据对预测精度影响
2.4.4　节点转移函数
2.4.5　网络拟合的局限性
参考文献
第3章　遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
3.1　案例背景
3.1.1　遗传算法原理
3.1.2　遗传算法的基本要素
3.1.3　拟合函数
3.2　模型建立
3.2.1　算法流程
3.2.2　遗传算法实现
3.3　编程实现
3.3.1　适应度函数
3.3.2　选择操作
3.3.3　交叉操作
3.3.4　变异操作
3.3.5　遗传算法主函数
3.3.6　遗传算法优化的BP神经网络函数拟合
3.3.7　结果分析
3.4　案例扩展
3.4.1　其他优化方法
3.4.2　网络结构优化
3.4.3　算法的局限性
参考文献
第4章　神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
4.1　案例背景
4.2　模型建立
4.3　编程实现
4.3.1　BP神经网络训练
4.3.2　适应度函数
4.3.3　遗传算法主函数
4.3.4　结果分析
4.4　案例扩展
4.4.1　工程实例
4.4.2　预测精度探讨
参考文献
第5章　基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模
5.1　案例背景
5.1.1　BP_Adaboost模型
5.1.2　公司财务预警系统介绍
5.2　模型建立
5.3　编程实现
5.3.1　数据集选择
5.3.2　弱分类器学习分类
5.3.3　强分类器分类和结果统计
5.3.4　结果分析
5.4　案例扩展
5.4.1　数据集选择
5.4.2　弱预测器学习预测
5.4.3　强预测器预测
5.4.4　结果分析
参考文献
第6章　PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
6.1　案例背景
6.1.1　PID神经元网络结构
6.1.2　控制律计算
6.1.3　权值修正
6.1.4　控制对象
6.2　模型建立
6.3　编程实现
6.3.1　PID神经网络初始化
6.3.2　控制律计算
6.3.3　权值修正
6.3.4　结果分析
6.4　案例扩展
6.4.1　增加动量项
6.4.2　神经元系数
6.4.3　PID神经元网络权值优化
参考文献
第7章　RBF网络的回归——非线性函数回归的实现
第8章　GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测
第9章　离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别
第10章　离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
第11章　连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算
第12章　初识SVM分类与回归
第13章　LIBSVM参数实例详解
第14章　基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别
第15章　SVM的参数优化——如何更好地提升分类器的性能
第16章　基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测
第17章　基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
第18章　基于SVM的图像分割——真彩色图像分割
第19章　基于SVM的手写字体识别
第20章　LIBSVMFarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用
第21章　自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测
第22章　SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断
第23章　Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究
第24章　概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断
第25章　基于MIV的神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选
第26章　LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断
第27章　LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别
第28章　决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断
第29章　极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验
第30章　基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断
第31章　思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
第32章　小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
第33章　模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价
第34章　广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类
第35章　粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优
第36章　遗传算法优化计算——建模自变量降维
第37章　基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测
第38章　基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类
第39章　神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类
第40章　动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现
第41章　定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真
第42章　并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算
第43章　神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨

作者介绍

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文摘

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序言

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《深度学习在图像识别与目标检测领域的应用实践》 内容简介： 本书聚焦于深度学习在计算机视觉两大核心任务——图像识别与目标检测领域的最新进展和实用技术，为相关专业学生，特别是本科毕业设计选题与实践提供了一套系统性的理论框架和丰富的案例参考。本书旨在帮助读者深入理解深度学习模型如何赋能计算机视觉任务，并掌握在实际项目中应用这些技术的方法与技巧。 第一章 深度学习基础与计算机视觉概述 本章首先对深度学习的核心概念进行梳理，包括神经网络的基本结构（感知机、多层感知机）、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）、损失函数（交叉熵、均方误差等）以及优化算法（梯度下降、Adam等）。在此基础上，重点介绍卷积神经网络（CNN）作为图像处理的基石，深入解析其关键组件，如卷积层、池化层、全连接层，以及它们在提取图像特征方面的作用。读者将学习到CNN的经典网络结构，如LeNet、AlexNet、VGGNet，理解它们的设计思想和演变过程。 随后，本章将概述计算机视觉的定义、发展历程以及在当今社会中的重要应用场景，包括智能监控、自动驾驶、医疗影像分析、增强现实等。同时，将引出图像识别与目标检测这两个互相关联又各有侧重的问题，为后续章节的学习奠定基础。 第二章 图像识别技术详解 本章将深入探讨图像识别的理论与实践。首先，我们将详细讲解如何构建高效的CNN模型以解决图像分类问题。内容将涵盖数据预处理技术，如图像增强（旋转、缩放、裁剪、颜色抖动）、归一化、数据增强策略（如Mixup, CutMix）的重要性。 接着，我们将重点介绍目前在图像识别领域表现优异的CNN模型架构，例如： ResNet (Residual Network): 深度残差网络，通过引入残差连接有效解决了深度网络训练中的梯度消失问题，使得训练更深层的网络成为可能。我们将详细解析残差块的结构，并讨论其在实际应用中的优势。 Inception (GoogLeNet): 谷歌提出的网络，通过“Inception模块”并行处理不同尺度的卷积，提高了网络的效率和性能。我们将分析Inception模块的设计原理，以及它如何通过多尺寸卷积核来捕捉不同尺度的特征。 MobileNet系列: 适用于移动端和嵌入式设备的轻量级网络，其核心思想是使用深度可分离卷积来减少计算量和参数量。我们将讲解深度可分离卷积的工作原理，以及MobileNet在性能与效率之间的权衡。 EfficientNet系列: 通过神经架构搜索（NAS）技术自动搜索最优的模型结构，并结合复合缩放策略，在保持较低参数量的同时实现SOTA（State-of-the-Art）性能。我们将介绍EfficientNet的缩放方法（深度、宽度、分辨率）及其原理。 此外，本章还将讨论迁移学习（Transfer Learning）在图像识别中的关键作用。读者将学习如何利用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的模型，通过微调（Fine-tuning）来适应特定的小规模数据集，显著提高模型性能并缩短训练时间。我们将介绍不同的微调策略，例如只训练顶层分类器，或者微调整个网络。 最后，本章将结合一个或多个具体的图像识别案例，例如猫狗分类、花卉识别、手势识别等，详细演示如何从数据准备、模型选择、参数设置到模型训练、评估的完整流程。 第三章 目标检测技术深度解析 目标检测是计算机视觉中的另一项核心任务，它不仅需要识别图像中的物体，还需要确定其在图像中的位置（通过边界框）。本章将全面介绍目标检测的经典方法与前沿技术。 首先，我们将区分两种主要的目标检测范式： Two-stage Detectors (两阶段检测器): 例如R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）。这类方法首先生成候选区域（Region Proposals），然后对每个候选区域进行分类和边界框回归。我们将深入分析Faster R-CNN中的区域建议网络（RPN）的工作原理，以及它如何与检测网络协同工作。 One-stage Detectors (单阶段检测器): 例如YOLO系列（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。这类方法将目标检测视为一个回归问题，直接预测边界框和类别概率，速度更快。我们将详细讲解YOLOv3/v4/v5/v7/v8等版本的演进，包括其Anchor Box机制、多尺度预测、以及如何使用卷积层直接输出检测结果。同时，也会分析SSD的工作流程，包括其不同尺度的特征图用于检测不同大小的物体。 本章还将重点介绍目标检测中的关键技术： Anchor Boxes: 预设的边界框，用于帮助模型预测目标的尺寸和长宽比。我们将讨论不同Anchor Box的配置策略。 Non-Maximum Suppression (NMS): 用于去除重叠的检测框，保留最准确的检测结果。 Feature Pyramid Networks (FPN): 旨在解决多尺度物体检测的问题，通过融合不同层级的特征来提高检测精度。 数据增强在目标检测中的应用: 针对目标检测任务的特有数据增强方法，如Mosaic、CutMix等。 通过具体的案例分析，例如行人检测、车辆检测、人脸检测等，本章将指导读者如何选择合适的目标检测模型，如何准备标注数据，如何训练模型，以及如何评估模型的性能（如mAP - mean Average Precision）。 第四章 深度学习模型训练与优化策略 本章将聚焦于深度学习模型的训练过程，并提供多种优化策略，以帮助读者克服训练中的常见挑战。 数据集的准备与划分: 详细介绍如何构建高质量的训练集、验证集和测试集，以及不同划分比例的影响。 超参数调优: 深入讨论学习率、批量大小（Batch Size）、学习率衰减策略（如Step Decay, Cosine Annealing）、正则化技术（L1/L2正则化、Dropout）等关键超参数的作用，以及如何通过网格搜索、随机搜索或更高级的自动化调参方法（如Hyperopt, Optuna）来寻找最优超参数组合。 过拟合与欠拟合的识别与解决: 讲解如何通过观察训练集和验证集的损失曲线来判断模型是过拟合还是欠拟合，并提供相应的解决方案，如增加数据、数据增强、调整模型复杂度、使用正则化等。 模型评估指标: 除了基本的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score，还将详细介绍适用于图像识别的ROC曲线、AUC，以及适用于目标检测的mAP等评估指标的计算方法和意义。 模型部署与推理优化: 简单介绍训练好的模型如何部署到实际应用中，包括模型压缩、量化、以及使用ONNX、TensorRT等工具进行推理加速。 第五章 毕业设计项目实践指导 本章为本书的核心实践部分，将结合具体的毕业设计项目选题，指导学生完成一个完整的深度学习项目。本章将提供以下指导： 选题建议与分析: 结合当前的研究热点和工业应用需求，提供一系列具有潜力的毕业设计选题方向，例如： 基于深度学习的特定场景（如工业品缺陷检测）的图像识别。 利用目标检测技术实现特定目标的跟踪（如特定运动物体的追踪）。 结合图像识别与目标检测实现更复杂的任务（如场景理解、行为识别）。 在边缘设备上部署轻量级深度学习模型进行实时图像分析。 项目生命周期管理: 指导学生如何规划项目时间线，明确项目目标，分解任务，并进行有效的项目管理。 数据采集与标注: 详细介绍如何从公开数据集获取数据，或者如何自行采集数据，并利用LabelImg、CVAT等工具进行高效的数据标注。 模型选择与定制: 根据所选项目，指导学生如何选择最合适的预训练模型，并进行必要的网络结构修改和微调。 代码实现与调试: 提供清晰的代码结构示例，并指导读者如何使用主流深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）实现模型训练、评估和推理。 论文撰写指导: 针对毕业论文的撰写，提供结构性建议，包括引言、相关工作、模型设计、实验设置、结果分析、结论与展望等。 潜在挑战与解决方案: 预判在项目实践中可能遇到的技术难点，并提供相应的解决思路和资源建议。 附录 常用深度学习框架入门: 简要介绍PyTorch和TensorFlow的基本用法，包括张量操作、模型构建、数据加载等。 常用数据集简介: 列举一些常用的图像识别和目标检测数据集，如CIFAR-10/100, MNIST, COCO, PASCAL VOC等。 参考文献: 列出本书引用的重要学术论文和技术资料。 本书内容紧密围绕深度学习在图像识别与目标检测领域的实际应用，力求理论讲解清晰易懂，技术方法实用性强，案例分析贴近实际项目需求。本书的编写旨在为高校相关专业学生在本科毕业设计选题、理论学习、技术实践以及最终成果产出提供一条切实可行的路径。希望通过本书的学习，读者能够掌握深度学习在计算机视觉领域的核心技术，并能够独立完成具有挑战性的相关项目。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有意思，简洁明了，一看就知道是关于MATLAB神经网络的，特别适合我们这种正在为毕业设计而头疼的学生。王小川这个名字也挺熟悉的，感觉他在这方面应该很有经验。我比较看重实操性，希望这本书能够提供足够多的案例，让我们能够跟着学，自己动手做。43个案例听起来就很丰富，覆盖的领域应该也比较广。我最担心的就是理论讲得太深奥，实践部分又不够详细。如果书里能把每个案例的实现步骤都讲得清清楚楚，代码也注释到位，那就太好了。而且，如果能提供一些案例的优化思路或者更进一步的探讨，那就更棒了，这样也能帮助我们拓展思路，做出更有深度的毕业设计。我特别希望书里能有一些实际应用场景的分析，比如在图像识别、数据预测、故障诊断等方面的应用，这样我们才能更好地理解神经网络的强大之处，也能更好地将学到的知识应用到自己的项目中。

评分☆☆☆☆☆

对于我们这些即将踏入毕业设计阶段的本科生而言，一本能够提供大量实操案例、并且讲解清晰的书籍是至关重要的。这本书的标题“包邮 MATLAB神经网络43个案例分析”正中下怀。我特别看重“案例分析”这四个字，这意味着书中不仅仅是理论的堆砌，而是有具体的、可操作的实践指导。我希望这43个案例能够涵盖不同类型的神经网络，比如常见的BP神经网络、CNN、RNN等，并且每个案例都能详细地阐述其应用背景、问题设定、模型构建、数据准备、训练过程、结果分析以及可能的改进方向。最关键的是，我希望书中的MATLAB代码能够做到清晰、规范，并且有详细的注释，能够让我们这些初学者能够理解代码的逻辑，甚至能够根据自己的研究方向进行修改和扩展。此外，如果书中还能包含一些关于神经网络优化技巧、模型选择的建议，或者案例的拓展应用思路，那就更加令人期待了。

评分☆☆☆☆☆

我个人对神经网络的研究一直很感兴趣，尤其是它在解决复杂问题方面的能力。了解到这本书提供了43个MATLAB神经网络案例分析，我立刻就产生了浓厚的兴趣。我对理论知识的掌握程度一般，更倾向于通过实际操作来理解和学习。所以，这本书能够将理论与实践紧密结合，是我选择它的主要原因。我期望这本书能够详细讲解每一个案例的背景、目的、模型构建、训练过程以及结果分析。特别是MATLAB代码的实现，我希望能够有清晰的注释和详细的解释，这样我才能理解代码的逻辑，并能根据自己的需求进行修改和扩展。同时，我也希望书中的案例能够涵盖不同类型的神经网络，例如前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，这样我才能对神经网络有更全面的认识。此外，如果有关于如何选择合适的网络模型、如何处理数据预处理、如何评估模型性能等方面的指导，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对人工智能和机器学习充满好奇的本科生，特别是神经网络这部分内容，一直是我学习的重点和难点。市面上关于神经网络的书籍很多，但大多理论性过强，对于我这样的初学者来说，理解起来比较吃力。这本书的“43个案例分析”的定位，让我觉得非常贴合我的学习需求。我倾向于通过具体的例子来理解抽象的概念，所以，我希望这本书能够提供足够多的、不同类型的神经网络应用案例，并且这些案例能够覆盖从入门到进阶的各个层次。我特别期待能够看到一些实际工业界或者科研领域中的经典应用，例如在图像识别、自然语言处理、或者数据挖掘等方面的案例。更重要的是，我希望这本书能够提供详细的MATLAB代码实现，并配有清晰的讲解，让我能够亲手跟着敲代码，理解每一行代码的含义，以及整个模型的搭建和运行过程。如果书里还能包含一些模型评估和优化的建议，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入毕业设计阶段的学生，我对能够指导实践操作的书籍有着极高的需求。这本书的标题“包邮 MATLAB神经网络43个案例分析”立刻吸引了我的注意，尤其是“43个案例分析”这个点，让我觉得内容会非常充实，能够满足我大量的实操需求。我希望这本书不仅仅是提供代码，更重要的是能够深入剖析每一个案例背后的原理，以及如何运用MATLAB去实现这些神经网络模型。例如，在某个案例中，为什么选择这样的网络结构？数据的预处理是如何进行的？模型的训练参数是如何设定的？最终的结果如何解读？这些细节的解答对于我独立完成毕业设计至关重要。我也希望书中能够提及一些常见的陷阱和解决办法，以及如何对模型进行调优，从而提升模型的性能。总而言之，我期待这本书能成为我毕业设计期间最得力的助手，让我能够快速上手，并独立解决遇到的问题。